• Permitir que tanto codigo como explicaciones (texto) esten en un solo lugar con un orden logico segun el flujo del proceso de analisis.
• Los resultados se actualizan de manera automatica, reflejando cambios en el codigo, los datos, etc.
• El codigo se genera en vivo lo cual implica detectar errores antes de generar el documento.

No hacer las cosas a mano

Por ejemplo:

• Editar hojas de calculo para “limpiarlas” (remover outliers, validar datos individuales, etc)
• Editar tablas o figuras
• Mover datos en la computadora
• Realizar transformaciones sobre datos

No es solo una cuestion de automatizacion sino de documentacion.

No usar interfaces gracias

• Los datos y metadatos tienen que estar disponibles
• El codigo debe ser lo suficientemente especifico para que las personas puedan examinarlo
• Todos los pasos del analisis, incluyendo el pre-procesamiento, deben estar descriptos.

Datos (analiticos y crudos)

Codigo analitico

Documentacion

Distribucion

Proviene de la programacion literaria (literate proramming)

Implica poder mezclar codigo y texto (plano) en un solo flujo de trabajo y reporte. La idea es que se necesite un solo documento donde se haga todo.

El proceso de analisis se describe en una serie de bloques (chunks) de texto y codigo. El texto es apto para personas y el codigo es apto para maquinas.

Es una libreria inspirada en markdown que permite guardar y ejecutar codigo ademas de generar reportes (usando knitr), dentro de un mismo archivo.

Facilita utilizar programacion literaria dentro de R exportando los resultados como archivos HTML, PDF, Word, presentaciones, etc.

Pros:

• Manuales
• Documentos tecnicos de corta/mediana longitud
• Tutoriales
• Reportes (especialmente cuando existe periodicidad en su generacion)
• Preprocesamiento de datos y resumenes de datos
• Presentaciones simples con enfasis en los datos

Cons:

• Articulos muy largos
• Documentar procesos computacionales muy complejos o que consumen mucho tiempo
• Documentos o presentaciones que requieren de un formato preciso

Para generar un archivo de RMarkdown (posterior instalacion de las librerias necesarias) se debe seguir el siguiente esquema

File > New File > R Markdown…

Es todo lo que esta entre los tres pares de guiones --- y se escribe con la sintaxis YAML en la forma de pares key:value

Hay muchos elementos que pueden definirse en el YAML como:

---
title: 'Un titulo ingenioso'
subtitle: 'Si quisiera podria agregar un subtitulo'
author: 'Nombre y apellido'
output: html_document
(pdf_document/word_document/github_document/html_notebook,ioslides_presentation)
---

Existen una amplia variedad de outputs dependiendo del argumento que se pase, tambien puede pasarse una lista de outputs

---
title: 'Un titulo ingenioso'
subtitle: 'Si quisiera podria agregar un subtitulo'
author:
  name: 'Nombre y Apellido'
  affiliation: 'Instituto/Laboratorio/Universidad'
  email: 'micorreo@mail.com'
date: Fecha 
abstract:
  "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nunc a viverra nibh."
output:
  html_document:
    toc: true/false
    toc_float: true/false
    toc_depth: un numero
    number_sections: true/false
    code_folding: hide/show
    theme: pueden consultarse en la libreria Bootswatch
    highlight: estilo de highlight para la sintaxis
---

html_notebook es una variacion de html_document y aunque el output renderizado es practicamente igual, tienen propositos distintos. El documento esta orientado a la divulgacion y comunicacion mientras que el notebook esta enfocado en la colaboracion. El notebook tambien contiene el source code completo lo que implica que puede usarse el .nb.html para visualizar o replicar el archivo .Rmd en RStudio.

Ademas los notebooks tienen una ventaja que es que permiten trabajar de manera iterativa en una misma sesion. Esto ademas proporciona una funcion de Preview que renderiza unicamente los bloques de codigo que ya se hayan ejecutado, no ejecuta ningun bloque a diferencia del Knit que inicia una sesion nueva y ejecuta todo el documento (lo cual toma mucho mas tiempo).

Implica todo el texto (plano) enriquecido que esta formateado con sintaxis de Markdown lo cual no inhabilita la posibilidad de usar otros etiquetados como HTML.

Se utiliza para documentar el reporte

Va entre los bloques de codigo como este

El formateo del cuerpo organiza y ordena el documento.

Puedo generar *italicas* y **negritas** usando asteriscos.

Para las citas se usa el signo de mayor >.

Subindices con el tilde ~ y superindices con el caret ^

[El texto de un hipervinculo aca](y la url aca) y tambien funciona dentro del mismo documento [Ir a la seccion X][Titulo de la seccion]

- bullet points con guiones
* pero tambien usando asteriscos
  * con distintos niveles
  * pero siempre separado por un espacio luego del simbolo

Ecuaciones pueden escribirse usando sintaxis de LaTeX.

Por ultimo puedo generar lineas horizontales usando tres asteriscos ***

Los encabezados se merecen una mencion aparte porque no solamente cumplen una funcion estetica sino que organizan el documento

De mayor a menor
# Encabezado 1

## Encabezado 2

### Encabezado 3

#### Encabezado 4

etc...

Los encabezados pueden ser formateados con distintas opciones

Utilizando "{-}" o "{.unnumbered}" como sufijo se evita que ese encabezado sea numerado

Usar "{.unlisted}" como sufijo elimina un encabezado de la tabla de contenidos

Agregando "{.tabset}" al final de un encabezado de segundo nivel,
se generan pestañas con los encabezados de tercer nivel

## Encabezado de segundo nivel {.tabset}

### Primera pestaña

### Segunda pestaña

Hay dos tipos de codigo

```{r} 
Bloques de codigo con esta sintaxis
```

y el codigo que aparece fuera de los bloques (inline) que usa `r otra sintaxis distinta`

Los bloques (chunks) de codigo poseen sus propios argumentos que definen su comportamiento lo cual puede ser hecho:

• Para cada bloque {r, nombre_del_bloque, agregandolo aca}
• Para todos los bloques usando la funcion de knitr knitr::opts_chunk$set

Algunos de los mas utilizados son:

• echo
• results: hide/asis/markup/hold
• highlight
• warning, message, error
• collapse
• include,eval
• fig.width, fig.height, fig.align, fig.cap, fig.show, …

Resulta muy util para sistematizar y automatizar la escritura.

anova_obj <- summary(aov(dep_var ~ ind_var, dataset))

El ANOVA entre las tres condiciones arroja un estadistico F de `r anova_obj[[1]][[1,4]]` y un valor de p de `r anova_obj[[1]][[1,5]]`

Esto puede hacerse incluso dentro de strings en secciones de YAML como el abstract.

Simplemente se utiliza el codigo para generar el grafico dentro de un chunk

plot(cars, pch = 19)

Pueden agregarse multiples graficos y controlar la forma en que se van a mostrar

```{r, graficos, fig.align='center', fig.show="hold", out.width="50%"}
plot(cars, pch = 19)
plot(pressure, pch = 17)
```

Las tablas tienen que ser generadas a partir de un data frame siendo que otro tipo de elementos table-like no van a ser tan sencillos de renderizar

# Tabla renderizada sin problemas
knitr::kable(head(iris))

Ademas se puede mejorar la visualizacion por defecto de una tabla con el argumento df_print

output:
  html_document:
    df_print: default/kable/tibble/paged/...

Vamos a conocer a la libreria gt (gracias a Matias Andina) que es mantenida por el equipo de RStudio.

Permite una enorme flexibilidad en el armado de tablas para distintos fines.

Facilmente integrable en nuestro habitual flujo de trabajo.

Los reportes parametrizados permiten espeficar uno o mas parametros para personalizar el analisis de manera que un mismo template pueda ser re-utilizado con facilidad y eliminando la necesidad de crear varios archivos o copiar y pegar. Esto resulta util para:

• Mostrar resultados para distintas condiciones
• Correr los analisis bajo distintos supuestos
• Controlar el comportamiento de knitr

Los parametros se definen dentro de la seccion YAML

---
title: "Un titulo"
output: html_document
params: 
  condicion: WT
  datos: mi_dataset.csv
  fecha: !r Sys.Date()
  mostrar_codigo: false
---

Pueden ser cualquier tipo de objeto de R incluyendo expresiones.

```r
knitr::opts_chunk$set(echo = mostrar_codigo)
read_csv(datos) %>% filter(col == condicion)
```

Permite generar reportes no solo interactivos sino reactivos.

La funcion knitr::spin() puede convertir scripts comunes de R en reportes de forma directa permitiendo. La funcion knitr::purl() permite extraer unicamente el codigo de un R Markdown para quedarnos con un script.